logistic function

最新推荐文章于 2023-12-04 08:58:47 发布
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本文介绍了逻辑回归中涉及的net input函数、sigmoid激活函数以及量化器。逻辑回归不仅能预测类别，还能给出预测概率。文章详细阐述了逻辑回归的损失函数，通过平方和误差进行学习，并展示了不同类别样本的损失函数图像。正确预测正负样本时，损失函数趋向于0，预测错误则导致损失函数增大，以此对错误进行惩罚。

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在这里插入图片描述
Net input function:
Z=在这里插入图片描述
sigmoid function:
A=在这里插入图片描述
Quantizer: 在这里插入图片描述

逻辑回归不但预测出了事件所属类别，还能计算出事件发生的概率
通过平方和误差来学习逻辑回归损失函数：
在这里插入图片描述

逻辑回归损失函数推导：
在这里插入图片描述

不同类样本对应的损失函数图像：
在这里插入图片描述

如果准确将一个正样本预测为1，那么正样本对应的loss趋近于0，同样，如果准确将一个负样本预测为0，那么负样本对应loss也趋近于0，如果预测是错误的，那么loss会朝着无穷大趋近。所以用一个逐渐增大的cost来对预测错误的情况进行惩罚

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07-14 496
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《PyTorch深度学习实践》课后作业
Logistic Function
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logistic function 和 sigmoid function
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简单说， 只要曲线是 “S”形的函数都是sigmoid function； 满足公式<1>的形式的函数都是logistic function。 两者的相同点是： 函数曲线都是“S”形。 另外造成两个概念混用导致初学者困扰主要是因为一个不成文的约定： 大家都习惯把standard logistic function（即公式<2>）称为sigmoid funct...
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logistic回归的损失函数（lost function）原理
01-06
logistic回归的损失函数和极大似然估计的关系 记 Φ(x)=11+e−θx \Phi(x)=\frac{1}{1+e^-{\theta x}} Φ(x)=1+e−θx1​ 我们可以把这个sigmoid函数的值看做y等于1的后验估计概率，也就是： p(y=1∣x)=Φ(x) p(y=1|...
def sigmoid(self, x: np.ndarray)-> np.ndarray: ''' Compute sigmoid activation function value by f(x*w) Parameters: x is data input with artificial features. x is a two dimensional numpy array. Return: one dimensional numpy array ''' ### write your code below ### # first compute inner product between x and self.w # sencond, compute logistic function value of x*self.w return ### write your code above ###。请帮我完成需要填写的代码
06-13
# compute sigmoid activation function value z = np.dot(x, self.w) sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-z)) return sigmoid ``` 以上代码会计算输入数据和权重向量的内积，然后将其作为自变量带入 sigmoid 函数中，得到...
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06-04 655
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CoderPai的博客
01-04 1685
作者：chen_h 微信号 & QQ：862251340 微信公众号：coderpai 简书地址：https://www.jianshu.com/p/abc2acf092a3 这篇教程是翻译Peter Roelants写的神经网络教程，作者已经授权翻译，这是原文。 该教程将介绍如何入门神经网络，一共包含五部分。你可以在以下链接找到完整内容。 （一）神经网络入门之线性回归
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11-23 289
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一、说明        在逻辑回归和一些机器学习算法中， Logistic函数和Softmax函数是常用到的，今天就先讨论下这两个函数。二、Logistic Function        Logistic function一般用于二分类问题，它的函数定义如下： f(x)=11+e−x(1) f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} (1) 它的图像如下： 由于logistic
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